RPA（机器人过程自动化）的历史

RPA 是多种技术的组合，汇集在一个工具包下，用于不同的自动化目的。尽管“RPA”一词出现于 2000 年代初，但最初的发展是在 1990 年代之后开始的。

“机器学习 (ML) ”是有助于创新的技术之一，最终导致 RPA 的产生。1959 年，'Arthur Samuel ' 开发了机器学习。机器学习允许计算机执行多项关键任务，例如翻译和文本摘要等。但是，计算机处理语言的方式存在限制。它导致了“自然语言处理（NLP） ”的发展，它帮助计算机更准确地理解和处理人类语言。1960年，NLP结合'AI（人工智能）' 用于建立计算机和人类语言之间的交互。然后，该技术进一步朝着建立 RPA 的方向发展，并且在 1990 年代几乎没有更多的发展。

由于不断发展，出现了与 RPA 最相似的技术。RPA 的历史告诉我们，机器人流程自动化的三个主要前身如下：

屏幕抓取

Screen Scraping 技术被认为是朝着创建 RPA 迈出的重要一步。该技术用于从网络、程序和文档中提取数据，并由另一个应用程序进一步显示。

虽然屏幕抓取相对于体力劳动有很多好处，但屏幕抓取也有一定的局限性。由于源代码、程序员和文档的限制和缺乏可用性，普通业务用户变得难以理解。

工作流自动化和管理工具

工作流自动化是包含一系列自动化操作的过程，有助于减少人工任务。这些动作必须是重复的，以便它们的步骤是可预测的。可以使用自动化管理工具自动执行此类操作。工作流自动化使用业务规则来决定步骤何时完成，并可以开始执行下一个步骤。

人工智能

人工智能是计算机机器或机器人执行通常需要人类智能的任务的能力。AI 编程基于三种技术：学习、推理和自我纠正。

人工智能的应用是无穷无尽的，可以应用于许多不同的部门和行业。一些常用的人工智能技术有：

• 图像识别 -它是识别和检测图像或视频中的对象或属性的技术。
• 语音识别 -它是识别口语中的单词和短语并将其转换为机器可读格式的技术。
• 自然语言生成 -将结构化数据转换为自然语言的技术。
• 情感分析 -它是使用自然语言处理、文本分析和生物特征识别、提取、量化和研究主观信息的技术。

所有这些技术共同使 RPA 成为如此有影响力的技术平台，并为业务用户增加了更多好处。